Visão Geral

Este curso aborda a arquitetura de soluções de Inteligência Artificial Generativa em ambientes corporativos, capacitando profissionais a projetar, implementar e evoluir plataformas escaláveis, seguras e resilientes baseadas em Large Language Models (LLMs), modelos multimodais, agentes inteligentes e arquiteturas RAG (Retrieval-Augmented Generation). O participante aprenderá os principais padrões arquiteturais, componentes tecnológicos, requisitos não funcionais e boas práticas para construção de ecossistemas corporativos de IA Generativa.

Objetivo

Após realizar este curso, você será capaz de:

• Compreender os componentes arquiteturais de soluções de IA Generativa
• Projetar arquiteturas escaláveis, resilientes e seguras para aplicações baseadas em LLMs
• Implementar padrões de integração com modelos generativos e bases de conhecimento corporativas
• Definir estratégias para RAG, agentes inteligentes e aplicações multimodais
• Incorporar requisitos de segurança, governança, observabilidade e conformidade na arquitetura
• Elaborar arquiteturas corporativas alinhadas às necessidades de negócio e tecnologia

Publico Alvo

• Arquitetos de Soluções
• Arquitetos Corporativos
• Arquitetos de Software
• Engenheiros de IA e Machine Learning
• Tech Leads e Especialistas de Plataforma
• Profissionais envolvidos no desenho de soluções de IA corporativa

Pre-Requisitos

• Conhecimentos de arquitetura de software e sistemas distribuídos
• Familiaridade com APIs, cloud computing e integrações corporativas
• Conhecimentos básicos de Inteligência Artificial e IA Generativa
• Experiência em desenvolvimento ou arquitetura de aplicações é recomendada

Conteúdo Programatico

Module 1: Introduction to Generative AI Architecture

1. Evolution of AI architectures
2. Generative AI ecosystem overview
3. Architectural principles for AI solutions
4. Enterprise adoption scenarios
5. Business and technical requirements
6. Reference architecture concepts

Module 2: Foundations of Large Language Models

1. LLM architecture overview
2. Transformer fundamentals
3. Tokens, embeddings and context windows
4. Inference workflows
5. Model capabilities and limitations
6. Model selection strategies

Module 3: Core Components of Generative AI Platforms

1. User interaction layers
2. AI orchestration services
3. Model access and management
4. Knowledge repositories
5. Integration services
6. Supporting infrastructure components

Module 4: Generative AI Architectural Patterns

1. AI assistant architectures
2. Copilot architectures
3. Content generation platforms
4. Knowledge management solutions
5. Decision support systems
6. Enterprise AI platform patterns

Module 5: API Integration and AI Service Layers

1. AI gateway architectures
2. API management strategies
3. Service abstraction layers
4. Model routing concepts
5. Multi-model architectures
6. Enterprise integration patterns

Module 6: Embeddings and Vector Architecture

1. Embedding generation workflows
2. Vector database architecture
3. Semantic search design
4. Similarity retrieval mechanisms
5. Knowledge indexing strategies
6. Performance optimization approaches

Module 7: Retrieval-Augmented Generation (RAG) Architecture

1. RAG architecture fundamentals
2. Document ingestion pipelines
3. Chunking and indexing strategies
4. Retrieval workflows
5. Context enrichment mechanisms
6. Enterprise RAG design patterns

Module 8: AI Agents and Autonomous Systems Architecture

1. Agent architecture patterns
2. Tool integration frameworks
3. Multi-agent systems
4. Workflow orchestration
5. Autonomous decision flows
6. Enterprise automation architectures

Module 9: Security Architecture for Generative AI

1. Secure AI architecture principles
2. Identity and access management
3. Data protection mechanisms
4. Prompt injection defenses
5. Secure integration patterns
6. Compliance-oriented architectures

Module 10: Observability, Reliability and Performance

1. Monitoring AI workloads
2. AI observability frameworks
3. Performance optimization strategies
4. Scalability and elasticity
5. Reliability engineering practices
6. Cost management considerations

Module 11: Governance and Enterprise AI Platforms

1. AI governance architecture
2. Model lifecycle management
3. Risk and compliance controls
4. Platform governance practices
5. Enterprise operating models
6. Organizational architecture alignment

Module 12: Enterprise Architecture Case Studies and Capstone Project

1. AI architecture design workshops
2. Enterprise RAG solution architecture
3. Multi-agent system design exercises
4. Security and governance validation
5. Scalability and performance assessments
6. Final enterprise Generative AI architecture project